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注：配圖為UCI設計公司作品

公司logo設計公司轉發原文直譯：

數據正在改變我們做生意的方式。作為企業主，我們可以獲得的信息量以及我們應該處理和利用的信息量是驚人的。 制作和分發的數字數據量為79吉字節。一個零字節是六億分之一字節。太多了。到2025年，這個數字可能會飆升至181兆字節。 我們稱之為大數據，但即使是小數據也越來越快地向我們襲來。 重要的是他們如何處理數據。除非加杠桿，否則意義不大。 數據可以提供從人口統計到客戶行為，甚至未來銷售預測等一切的寶貴見解。在您做出推動業務發展的決策時，它會成為您無與倫比的資源。此外，數據可以實時獲得，使您能夠即時做出決策和決策，以響應市場并捕捉實時機會。 同樣，如果您的數據已經過時或者太難訪問，這些都無關緊要。這就是數據操作的用武之地。 什么是數據操作?

數據操作是一個相對較新的術語，它包含了一系列工具，用于解決如何處理傳入的數據以及如何使其與需要它的人相關的問題。 當您處理一批數據時，需要做一些事情來使其相關： 它需要以有意義的方式組織起來：這意味著引入相關數據，剔除不必要的信息。需要分析：它與過去的數據或并發數據相比如何?

需要解釋的是：所有這些數字對你的品牌意味著什么?

你應該怎么反應?

知道了這些數據，你怎么能主動出擊呢?

所有這些事情都需要盡快發生。然后，隨著更多數據的到來，它需要繼續發生。這個循環需要繼續加速數據操作是為以敏捷、響應迅速的方式大規模完成所有這些任務而開發的架構和軟件。 如何實現數據操作 無論您是使用數據操作工具還是自行構建工具來滿足您的需求，您都應該采取幾個步驟來確保流程順暢有效。 1.使用自動化測試 要依賴您的數據以及交付和激活流程的數據操作，您需要知道您可以信任這些信息。通過程序運行自動化測試來查找錯誤，并確保數據如您所期望的那樣通過。這一步是為了確保實際的工具正常工作。 2.執行數據監控 除了自動化測試之外，您還需要進行數據監控。在這里，您將檢查正在處理的數據的質量。這又回到了你的目標。你想測量什么?

用你的標準來衡量什么是"好數據",并定期檢查。確保您的流程收集和分析"好數據",不受不相關或不準確信息的影響。這些定期檢查提高了對系統的信心。 3.在多種環境中工作 正如在DevOps中一樣，數據操作應該發生在各種環境或空間中。請將這些視為您可以試驗和測試數據操作的級別。您需要開發數據操作、測試和分析以及投入使用的環境。 保持這兩者的分離可以讓你在轉移到一個真實的環境之前，在一個階段環境中自由地開發新的工作流程或想法。這可以防止您的數據因糟糕的開發或錯誤而失真。你可以在更早的環境中解決它們。這也允許您的團隊在開發的早期階段和通過病菌測試的想法測試中同時工作，所有這些都在您上線之前。您的團隊還可以同時處理各種想法，而不會跨越流或回溯，這可能會搞亂彼此的項目。 4.集裝箱編碼 數據操作的一個基本目的是保持敏捷。將你的代碼容器化可以保持它的精簡和簡單。容器化意味著將簡單的、可重用的代碼打包，這樣就可以跨平臺或跨語言使用。這也意味著它可以被重新利用或稍微調整，并為另一個項目重新運行。這使整個操作保持敏捷，允許您在繼續改進數據操作的同時，快速進行更新和新的啟動。 5.執行回歸測試 隨著數據操作的發展，回歸測試至關重要。對于您正在使用的每個新更新和新操作，您將希望確保不會引入新問題，也不會重新引入舊問題。回歸測試通過空間來運行程序，以確保它在新的變化下仍能正常工作。如果確實出現了任何錯誤，您可以回到以前的版本，確保它正常運行，然后在再次引入它之前將更新帶回開發。 5個數據操作工具示例 隨著數據操作的發展，許多程序和工具正在開發以支持這種數據分析和處理方法。你所追求的軟件將取決于你的目標，數據量喲

注：配圖為UCI設計公司作品

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